统计分析系统sas--02
张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库
四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介（一）SAS简介SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
其网址是：/（二）STSTA简介STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。
STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。
使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
其网址是：/（三）SPSS简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。
sas课后习题答案
sas课后习题答案
SAS课后习题答案
在学习SAS（统计分析系统）课程的过程中，课后习题是巩固知识、提高技能
的重要环节。
通过完成课后习题，我们可以更好地掌握SAS的基本操作和数据
分析方法，提高数据处理和统计分析的能力。
首先，课后习题答案的准确性是非常重要的。
在完成习题时，我们需要仔细阅
读题目，理解要求，然后按照SAS的语法和规范进行操作。
只有通过正确的操
作和分析，才能得出准确的答案。
因此，我们需要在课后对照答案进行核对，
及时发现并纠正错误，以确保自己的理解和操作是正确的。
其次，课后习题答案也是我们学习和进步的标志。
通过对比答案，我们可以发
现自己在SAS操作和数据分析方面的不足之处，进而及时进行补充和提高。
同时，课后习题答案也可以帮助我们发现一些常见的错误和容易忽略的问题，从
而提高我们的综合分析能力和问题解决能力。
最后，课后习题答案也是我们自我评估的重要参考。
通过对比答案，我们可以
了解自己在SAS学习中的掌握程度和学习效果，及时调整学习方法和学习计划，以更好地提高自己的SAS技能和应用能力。
总之，SAS课后习题答案对我们的学习和提高都具有重要意义。
我们应该重视
课后习题的完成和答案的对比，不断提高自己的SAS技能和应用能力，为今后
的学习和工作打下坚实的基础。
SAS系统和数据分析SAS系统简介
第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。
目前已被许多国家和地区的机构所采用。
SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。
它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。
在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。
因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。
通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。
数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。
利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。
从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。
sas统计分析系统
03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等， 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标，常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法，能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析，如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序，实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告，满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行， 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作，以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程， 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形， 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来，方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛，可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面，帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析，如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
SAS的基本统计分析
SAS的基本统计分析SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中，我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析：描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析：推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。
4.多元分析：多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析：非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
SAS基础教程
05 SS数据处理流程
数据导入与导出
SS数据导入：从各种数据源（如Excel、 CSV、数据库等）导入数据到SS数据集
SS数据导出：将SS数据集导出到各种目标 （如Excel、CSV、数据库等）
数据导入方法：使用PROC IMPORT、 PROC SQL、DT步等方法导入数据
假设检验：对数据进行假设检验，包括t检验、方差分析等
回归分析：对数据进行回归分析，包括线性回归、多元回归等
回归分析
概念：研究自变量与因变量之间的关系 目的：预测、解释和检验数据 方法：最小二乘法、最大似然估计等 应用：经济、金融、医学等领域
聚类分析
聚类分析的定义：将相似的数据点分为不同的组或簇 聚类分析的目的：发现数据中的结构和模式，以便更好地理解和分析数据 聚类分析的方法：包括层次聚类、K-mens聚类、DBSCN聚类等 聚类分析的应用：在市场营销、客户细分、图像处理等领域有广泛应用
06 SS统计分析
描述性统计分析
描述性统计分析的 定义和目的
描述性统计分析的 方法和步骤
描述性统计分析的 常用指标和术语
描述性统计分析的 优缺点和适用场景
推论性统计分析
描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等
推论性统计分析：基于描述性统计分析，对数据进行推论性统计分析，包括假设检验、回归 分析等
数据导出方法：使用PROC EXPORT、 PROC SQL、DT步等方法导出数据
数据转换：在导入和导出过程中，可能需要 进行数据转换，如数据类型转换、数据清洗 等
数据验证：在导入和导出过程中，需要进行 数据验证，确保数据的准确性和完整性。
数据筛选与排序
SAS统计分析软件
学习资源与社区交流
学习资料
利用SAS官方文档、教程和案例， 深入学习SAS统计分析软件的使 用方法和技巧。
社区交流
加入SAS社区或相关论坛，与其 他SAS用户交流经验、分享心得， 共同提高统计分析能力。
参加培训课程
参加SAS官方培训课程或认证考 试，提升对SAS软件的掌握程度 和应用能力。
THANKS FOR WATCHING
与excel的比较
数据处理能力
Excel在数据处理方面相对较弱，不支持大规模数据集。
统计分析方法
SAS提供了更多的统计分析方法，包括高级统计和机器学习方法。
编程语言
SAS使用SAS语言进行编程，而Excel使用VBA语言。
可视化能力
Excel具有强大的可视化能力，包括图表和图形。
与python数据分析的比较
神经网络与深度学习
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成，通过训 练来学习输入数据与输出数据之间的映射关系。在SAS中，可以使用PROC NLP或自定义过程来实现神经网络模型。
深度学习
深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来学习更加复杂 的特征表示和映射关系。在SAS中，可以使用第三方插件或自定义过程来实现 深度学习模型。
贝叶斯网络
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模 型，用于表示随机变量之间的条件独 立关系。在SAS中，可以使用PROC BAYES或PROC MCMC等过程来构建 贝叶斯网络模型。
贝叶斯推断
贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心，它 基于贝叶斯定理和先验信息来更新对 未知参数的信念。在SAS中，可以使 用PROC BAYES或PROC MCMC等过 程来进行贝叶斯推断。
SAS(统计分析系统)
● 查看运行过程及出错信息
激活LOG窗口( F6 ) 黑色文字：源程序及运行情况 蓝色文字：程序运行情况说明信息 红色文字：出错信息 绿色文字：警告信息
第一章 概述 15
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 调试SAS程序
调回、修改、再执行 调回已执行的SAS程序 ： 必须激活PGM窗口。 方式一：按功能键“F4” 方式二：执行菜单命令【Locals】→【Recall text】 方式三：在命令框输入RECALL命令并执行
第一章 概述
33
5. SAS表达式 用操作符将常量、变量、函数等连接起来 进行运算，最终会产生一个值（表达式的值）。 X+1 3 LOG(Y) PART/ALL*100 1-EXP(N/(N-1)) AGE<100 STATE='NC'丨 STATE='SC' A=B=C
第一章 概述 34
2.5 数据步流程
第一章 概述
F5 F6 F7
8
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 退出
方式1：选择关闭按钮 方式2：执行菜单命令【File】→【Exit...】 方式3：在命令框执行BYE或ENDSAS命令
第一章 概述
9
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 编写SAS程序
根据题意编写程序，在PGM窗口输入程序。
第一章 概述
3
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
1.1.1 什么是SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统 由30多个专用模块组成，包括： 1、数据库部分(Base SAS) 2、分析核心(SAS/STAT等) 3、开发呈现工具(SAS/GRAPH等) 4、分布式处理支持(SAS/ACCESS等)
sas 相关系数
sas 相关系数SAS相关系数在统计学中，相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的一种方法。
它可以告诉我们一个变量的变化如何影响另一个变量的变化。
在SAS（统计分析系统）中，相关系数是一种常用的统计技术，可以帮助我们分析数据集中不同变量之间的关系。
SAS提供了多种方法来计算相关系数，其中最常用的是Pearson相关系数和Spearman相关系数。
Pearson相关系数是用来衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向的。
它的取值范围从-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有线性关系。
在SAS中，我们可以使用PROC CORR过程来计算Pearson相关系数。
另一种常用的相关系数是Spearman相关系数，它用于衡量两个变量之间的等级关系。
与Pearson相关系数不同，Spearman相关系数不需要变量是连续的，可以适用于有序变量或分类变量。
SAS中的PROC CORR过程也可以计算Spearman相关系数。
除了Pearson和Spearman相关系数，SAS还提供了其他一些相关系数的计算方法，如Kendall相关系数和判定系数。
这些方法可以根据数据集的特点和分析目的来选择使用。
在实际应用中，相关系数可以帮助我们了解变量之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。
例如，在市场营销领域，我们可以使用相关系数来分析产品销售量和广告投入之间的关系，以确定最有效的市场推广策略。
在医学研究中，相关系数可以用来分析药物剂量和疾病治疗效果之间的关系。
然而，需要注意的是，相关系数只能衡量变量之间的线性关系，不能说明因果关系。
例如，两个变量之间的相关系数可能很高，但并不意味着其中一个变量的变化导致了另一个变量的变化。
因此，在解释相关系数的结果时，我们需要谨慎并结合实际情况进行分析。
在使用相关系数进行数据分析时，我们还需要注意数据的质量和采样方法。
如果数据集中存在异常值或缺失值，可能会对相关系数的计算结果产生影响。
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件系统。
它提供了一系列强大的工具和功能，使得用户能够高效地进行数据处理、统计分析和预测模型建立。
本文将介绍SAS 的操作方法和界面特点，帮助读者更好地理解和使用这一工具。
一、SAS的安装与启动1. 安装SAS软件：首先，确保你已经获得合法的SAS软件安装包，并双击运行安装程序。
按照提示一步步完成安装过程即可。
2. 启动SAS软件：安装完成后，在桌面上可以找到SAS的启动图标，双击打开即可进入SAS系统。
二、SAS界面概述SAS的界面由多个组件构成，包括主窗口、编辑器、日志窗口、输出窗口等。
下面将简要介绍每个组件的作用和特点。
1. 主窗口：主窗口是SAS的核心界面，提供了整体控制和操作SAS系统的功能。
从主窗口可以进行数据输入、处理、分析和结果展示等操作。
2. 编辑器：编辑器是用于编写SAS程序代码的工具。
用户可以在编辑器中书写自己的分析代码，然后将其提交给SAS系统运行。
3. 日志窗口：日志窗口显示了SAS系统的运行信息，包括程序的执行过程、错误提示和警告信息等。
在日志窗口中可以查看和调试程序运行过程中的问题。
4. 输出窗口：输出窗口用于显示SAS程序的结果和图形。
在运行完成后，结果将会在输出窗口中展示，便于用户进行结果分析和查看。
三、SAS操作方法1. 数据读取与处理：在SAS中，可以使用多种方式读取数据，包括导入本地数据文件、从数据库中提取数据、直接生成模拟数据等。
读取数据后，可以使用SAS提供的数据处理函数进行格式转换、缺失值处理、重编码等操作。
2. 统计分析：SAS拥有丰富的统计分析功能，可用于描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等多个领域。
用户可以通过调用相应的SAS函数，快速完成对数据的统计分析。
3. 数据可视化：SAS提供了多种绘图函数，用于生成各类图表和图形。
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计算中心
逻辑库和SAS文件
用户自me 逻辑库名 ‘SAS文件的存储目录’;
计算中心
逻辑库和SAS文件
Libname aa “e:\sasdata”; 定义一逻辑库aa 新建一数据集class Data aa.class; .... ....
计算中心
用VIEWTABLE窗口建立数据集
输入输出格式
输入数据 1223412 12,234.1234 $12,234.1234 输出数据 12234.12 12,234.12 $12,234.12 输入格式 7.2 comma9.2 dollar10.2 输出格式 8.2 comma9.2 dollar10.2 实际存储 数据值 12234.12
计算中心
用SAS INSIGHT创建数据集
单击菜单“解答/分析/交互数据分析 ”启动 SAS INSIGHT模块 在弹出的“SAS INSIGHT：Open”对话框 的Library列表框中选定库逻辑名 单击New按钮 首先在行列交汇处的数据区输入数据值(如下所 示）
数据的变量名在缺省情 况下分别用A，B，C等 命名。变量的类型（数 值型（Interval）和字符 型（Nominal））也显示 在数据表的变量上方。
SAS的名字
SAS的名字（数据集名、变量名、逻辑库名 等等）有以下命名规则：
• • • • 1) 由英文字母、数字、下划线组成； 2) 第一个字符必须是字母或下划线； 3) 不区分大、小写字母。 另外，SAS逻辑库名最多用8个字符；数据集和 变量的名字最多用32个字符。
计算中心
逻辑库和SAS文件
计算中心
逻辑库和SAS文件
SAS逻辑库的文件用两级命名方式 逻辑库名.文件名
SAS每次启动时会自动指定5个逻辑库 Work，Sasuser，Sashelp，gismaps,maps Sasuser库保存与用户个人设置有关的文件 Sashelp库保存与SAS帮助系统、例子有关的 文件。 SAS逻辑库
计算中心
用SAS INSIGHT创建数据集
用鼠标单击在数据表左上角的三角形按钮 系统 弹出对数据表进行编辑 的快捷菜单 Find Next：翻卷数据窗口到下一个被选择观 测。若没有被选中的观测值，则翻卷一个观测 值。 Move to First ：将选中的观测或变量分别移 至数据窗口的第一行或第一列。 Sort：根据一个或几个变量对观测排序。 New Observations：插入空行，以便输入 新观测值。 New Variables：加入空间，以便输入新变 量。
计算中心
用SAS INSIGHT创建数据集
Define Variable：重新定义变量 File Values：修改该数据窗口的数据值，可 生成常数或以常数为增量的变量值 。 Extract：从已存在的数据窗口抽取数据子集 来生成新的数据窗口。 Data Options：设置控制数据窗口外观和操 纵的选项。 单击菜单“File/Save/Data…”，在弹出的 对话框中选定库名并定义数据集名
Sas中数据集 aa.Class aa E:\sasdata
SAS数据集
SAS逻辑库
Windows下文件 Class.sas7bdat
计算中心
逻辑库和SAS文件
用资源管理（浏览）器查看逻辑库 进入浏览器窗口即可查看SAS文件库的属性和 内容
库名处点鼠标右键 选属性 可显示该库属性
计算中心
逻辑库和SAS文件
(2) 数据部分
计算中心
SAS数据集的建立数据来源及相应方法
数据存于纸上 需直接键入 数据存于文本文件 用VIEWTABLE或菜单系统
编程：用数据步
用SAS/ACCESS
数据存于流行 数据库文件中
计算中心
用VIEWTABLE窗口建立数据集
(1)创建数据集 单击“工具/表编辑器” 单击表头顶端单元格，输入变量名 在变量名下方单元格中输入数据 变量类型的定义：右击变量名/column attributes…
SAS数据集
(1) 描述部分
• 包含该数据集的一般信息，包括：数据集的名字 及其成员类型、数据集建立的日期和时间、观测的 数目、变量的数目以及数据集中每一个变量的特征 信息，包括：Name(变量名)、Type(类型)、 Length(长度)、Format(输出格式)、Informat(输入 格式)、Label(标签)。
计算中心
(2)保存数据集 单击文件/保存或另存为 选一个库名 定义数据集名 (3)打开已有数据集 工具/表编辑器 文件/打开…
计算中心
用SAS INSIGHT创建数据集
SAS/INSIGHT是一个交互式的数据探 索和分析工具，它提供了所有的常用统 计分析方法。用这一软件可以通过多窗 口连动的图象和分析结果对数据进行探 索，分析单变量分布，用相关和主成分 研究多变量间的关系，用方差分析和回 归分析说明、拟合变量间关系的模型。 SAS/INSIGHT也可以创建和编辑数据 集
第2讲数据集的建立
计算中心
SAS数据集
SAS应用程序 SAS数据分析模块
数据直接输入
数据集
已有的SAS数据集
流行的数据库
其他文件格式
计算中心
逻辑库和SAS文件
SAS对数据的分析是面对SAS数据集进行的; SAS数据集是一种SAS文件 SAS文件：SAS系统创建和管理的有特殊结构的 文件 SAS数据集(类型为Table), SAS数据窗口(类型为View) SAS目录(类型为Catalog)等. SAS文件存储在SAS逻辑库中
计算中心
用VIEWTABLE窗口建立数据集
数据集中变量的属性 变量名(Name)：字母或下划线开始且不超过 32个(V6为8)个字符、数字或下划线构成 类型(Type)：数值型、字符型($) 长度(Length): 缺省8字节( 32767) 标签(Label): 256字节 输入格式(Informat): 输入格式名w.d 输出格式(Format): 输出格式名w.d